Opencv 从图像中的唯一标识符检测ID
我正在研究一种方法，通过使用opencv或deep learning读取图像内容，即此人的穿着，来检测调用应用程序数据库中具有特定ID的人 假设您有一个调用应用程序，其中包含定期访问商店的注册用户数据库。假设这些人佩戴的徽标具有唯一的视觉标识符，如条形码，但不是条形码，我们的系统希望将他们与系统上的相关ID匹配 想到的直接解决办法就是训练CNN寻找唯一的标识符——如果你必须对10人甚至20人进行分类，这很好，但是如果你有100多人具有独特的视觉线索，那该怎么办呢。显然，在每幅图像上训练一个网络将无法扩展Opencv 从图像中的唯一标识符检测ID,opencv,deep-learning,computer-vision,Opencv,Deep Learning,Computer Vision,我正在研究一种方法，通过使用opencv或deep learning读取图像内容，即此人的穿着，来检测调用应用程序数据库中具有特定ID的人 假设您有一个调用应用程序，其中包含定期访问商店的注册用户数据库。假设这些人佩戴的徽标具有唯一的视觉标识符，如条形码，但不是条形码，我们的系统希望将他们与系统上的相关ID匹配 想到的直接解决办法就是训练CNN寻找唯一的标识符——如果你必须对10人甚至20人进行分类，这很好，但是如果你有100多人具有独特的视觉线索，那该怎么办呢。显然，在每幅图像上训练一个网络将
我想知道是否有一个opencv实现，而无需深入学习，因为这可能会使它在运行时更快也许是一个很好的选择？这个问题是重新识别。其中一个方法是建立一个网络——暹罗网络。它们被训练在多维空间中生成向量，对于不同的对象，向量彼此远离，对于相似的对象，向量彼此接近。
您可以看到。您不需要深入了解这一点，您所拥有的是明确的，您将在图像中拥有功能，并且需要在视频中跟踪这些功能 检查特征检测器，一些好的有： 如果您选中此图像： 你看，我们可以将书中的图像与任何图像进行匹配，因此我们最终可以通过SLAM同步定位和映射或SFM结构运动来跟踪它 由于您关心解决方案的扩展，因此生成功能将是一个困难的部分，有些库做得很好，您可以在其中创建易于识别和检测的标记字典： 还有，Alvar标签等等，每种都有自己的优点和缺点，特征检测器也有不同的许可模式。 您还可以创建自己的标记或特征来检测 我希望这是一个好的起点 假设这些人佩戴的标志具有唯一的视觉标识符，而不仅仅是检测标志并解码标识符，就像一个例子